#!/bin/bash

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

# 模型名称与输入输出长度配置
model_name=timer
token_num=7
token_len=96
seq_len=$[$token_num * $token_len]

# 执行预训练
python -u run.py \
  --task_name forecast \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/electricity/ \
  --data_path electricity.csv \
  --model_id ECL_pretrain \
  --model $model_name \
  --data MultivariateDatasetBenchmark \
  --seq_len $seq_len \
  --input_token_len $token_len \
  --output_token_len $token_len \
  --test_seq_len $seq_len \
  --test_pred_len 96 \
  --e_layers 4 \
  --d_model 256 \
  --d_ff 1024 \
  --batch_size 4 \
  --learning_rate 0.0003 \
  --train_epochs 10 \
  --gpu 0 \
  --cosine \
  --tmax 10 \
  --patience 12 \
  --dropout 0.1\
  --use_norm \
#   --dp \
#   --devices 0,1,2,3,4,5,6,7
